说明

本节涉及的.json文件、目录等名称均为举例，请根据实际环境替换。其中，-out指定的结果存放路径，需确保操作用户具有读写权限。

操作步骤

以HwHiAiUser用户登录开发环境。

生成json文件。

atc --mode=1 --om=$HOME/data/resnet50.om --json=$HOME/data/resnet50.json

进入${INSTALL_DIR}/tools/operator_cmp/compare，${INSTALL_DIR}请替换为CANN软件安装后文件存储路径。若安装的Ascend-cann-toolkit软件包，以root安装举例，则安装后文件存储路径为：/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest。

执行获取GPU/NPU的映射表命令。

由于dump和npy比对数据文件是由多个文件组成，故下文操作步骤中-m和-g参数须指定数据文件所在的父目录。如：$HOME/MyApp/resnet50，其中resnet50文件夹下直接保存比对数据文件。

目录结构示例如下：

root@xxx:$HOME/MyApp/resnet50# tree
.
├── BatchMatMul.bert_encoder_layer_0_attention_self_MatMul_1.24.1614717261785536
├── BatchMatMul.bert_encoder_layer_0_attention_self_MatMul.21.1614717261768864
├── BatchMatMul.bert_encoder_layer_10_attention_self_MatMul_1.235.1614717263664916
#仅为示例，此处省略剩余文件名。

python3 msaccucmp.py compare -m $HOME/MyApp_mind/resnet50 -g $HOME/Standard_caffe/resnet50 -f $HOME/data/resnet50.json -out $HOME/result -map

输出结果为mapping_*.csv文件内容如图1所示。

图1 GPU/NPU的映射表

表1 输出参数说明
参数	说明
Index	算子的ID。
OpType	算子类型。指定-f，-cf或-q参数时获取算子类型。
NPUDump	表示基于昇腾AI处理器运行生成的dump数据的算子名。
GroundTruth	表示基于GPU/CPU运行生成的npy或dump数据的算子名。
TensorIndex	表示基于昇腾AI处理器运行生成的dump数据的算子的input ID和output ID。
NPUDumpPath	表示基于昇腾AI处理器运行生成的dump文件路径。
GroundTruthPath	表示基于GPU/CPU运行生成的npy或dump文件路径。

GPU/NPU映射表获取

说明

操作步骤